BI数据分析从入门到精通实战班_学习总结
1.个人介绍
我是一名电商运营,帆软uid:2067022,从2023年开始,找到和定位自己的一个职业方向——数据分析,自己也曾自学一段时间的帆软BI,但无论从效果还是效率来看,实在难有所成,也白白浪费了很多时间,这次报课后,解决了以往许多问题,也是初入系统性的看待数据分析这门学科。
2.学习初衷
最早是想学习可视化,网上查询到这个软件免费,后来进一步接触,觉得各方面的业务都能用到 学习背景:要熟悉深入了解这个软件,以便用于日常的业务中
3.作品简介(作业10)
(1)业务背景
1.从近3个月内的购物数据中,去了解、分析消费者的购物行为,消费者的偏好,消费者画像,从中得出结论进行对比;
2.通过各类店铺的数据去分析,知道该平台的主营结构占比、平台运营走势等基本情况。
(2)数据来源:和鲸社区
(3)分析思路
刚开始选择这份数据的时候,只想到消费者画像,等到把整份数据表翻译完之后(行为类别、年龄等级、性别、品牌、类别等都是英文)才发现要分析的维度越来越多,最开始的行为分析只分析了漏斗图、行为时间、品类热销,最后面的店铺分析只有店铺排名打分、主营占比,做完思维导图之后,绞尽脑汁想不出来,之后借助AI来扩展分析思路,补充了当天行为时间、商家增长数趋势、用户数增长趋势等
(4)数据分析
1.原数据中,表头都是英文,还有行为类别、品牌、类别里面的数据都是英文,所以我直接在翻译后在导入到BI里面,刚开始只能一个个去百度进行翻译,后来发现太慢了,直接把整个表格上传到AI里面去翻译,哪知道AI翻译出来的结果不完整,只能继续叫AI进行翻译,如此反复几次,大部分的数据都翻译成功了,剩下少部分数据就一个个喂给AI,一次次的翻译;(吃了不会英文的亏~~)
(5)可视化报告
结论:
从3个月内的数据中看客户的画像、偏好和行为:
1.因为2月份是春节,春节前是电商行业的最后一个—年货节,销量处于最高峰,春节期间消费者需求暂缓,过后开始回升,出现波动也属于正常现象,如4月4号-5号是清明节,整体加购率是18%,转化率是11%;
2.从人群画像来看,该平台的占比居多的是多金的男性忠实客户;
3.客户偏好的品类是化妆品和水饮冲调,通过钻取,化妆品的男性和女性的用户相差不大,水饮冲调则是茶叶居多,从时间来看,
a.2月14日情人节处于春节期间,由于过年大部分情侣无法相聚,所以通过网购购买情人节礼物
b.年货节以购买年货和送礼为主,并且因为都是多金的男性,所以分析男性在年货节买茶叶去送礼
4.商家数和注册用户数在逐年上升,到2018年直线下滑,可能是各大电商平台之间相互竞争激烈,导致流失严重;
平台在食品、家用电器这2个大类下竞争激烈,若想在2019年有所回升,基于以上用户画像,商家端:可从数码产品、户外运动这2类出台一定的优惠政策进行招商;客户端:狠抓产品服务质量,及时跟进、分析客户不满意、投诉的具体事项,提升客户满意度。
4.学习总结
(1)学习经历
1.最早是2023年开始接触FineBI,23年、24年断断续续自学,然后自信满满的去考FCP证书,哪知道考试题发下来直接傻眼,最终出来的成绩特别差劲,到25年下定决心报课,带着之前自学的疑问,开始更深入的去学习,才明白之前自学是多么愚蠢的行为,白白浪费了那么多的时间,比如关联模型这个知识点,自己看视频和看文档完全懵的,在学习班里通过讲解概念、习题练习,再去结合文档,很快就学通了。
2.报班之后1-9的作业基本都能提前掌握和完成,作业10其实也很早就在做了,哪知道家人一个需要做手术,另一个突然离世,几乎忙了十几天,最后错过了作业十的提交时间。
(2)个人成长
基本的技能操作都能掌握,印象最深的是关联模型和DEF函数,而DEF函数这个属于不同业务有不同的用法,所以建议帆软官网可以多出一些不同业务场景的练习题,就像P图一样,需要不断重复练习才能熟能生巧。
(3)个人的心得体会
获取FCP证书对我来说只是一个开始,未来会在业务型的数据分析继续探索